Da dove verranno i prossimi senior?

Nell'aprile 2025, 37signals (l'azienda dietro Basecamp, notoriamente allergica alle campagne di assunzioni) ha aperto una posizione per un programmatore junior. Stipendio dichiarato pubblicamente: 145.849 dollari, collocati nel 10% più alto degli stipendi junior di San Francisco, per un ruolo esplicitamente riservato a chi ha meno di tre anni di esperienza professionale. Di quell'annuncio ci sono due cose che meritano un saggio. La prima è il ragionamento che c'è dietro. La seconda è quello che è successo dopo: più di 2.200 persone si sono candidate per quell'unico posto. E David Heinemeier Hansson ha tenuto a precisare, con evidente orgoglio: «Qui nessuno screening fatto dall'AI». Le candidature le hanno lette a mano.

Teniamo insieme i due fatti. Un'azienda abbastanza convinta dei junior da pagare per il potenziale cifre quasi da senior. E un mercato così ostile ai junior che duemiladuecento di loro si sono riversati su una singola posizione come su una scialuppa di salvataggio. Sono entrambi fatti reali, ed è nello spazio tra i due che vive questo saggio.

La scialuppa non è una metafora

I numeri sulle assunzioni entry-level nel tech sono passati dall'aneddoto al dataset. La ricerca sul talento di SignalFire, costruita tracciando i movimenti di carriera in tutto il settore, ha rilevato che entro il 2025 i neolaureati erano appena il 7% delle assunzioni nelle aziende Big Tech, più che dimezzati rispetto ai livelli pre-pandemia, e nelle startup non andava meglio. Il loro aggiornamento del 2026 riporta che nelle grandi aziende tech le assunzioni entry-level sono calate di circa il 65% rispetto al 2019.

E non è più soltanto una storia del tech. Il Digital Economy Lab di Stanford, lavorando sui dati delle buste paga ADP relativi a milioni di lavoratori, ha pubblicato quello che potrebbe diventare lo studio di riferimento del momento: "Canaries in the Coal Mine?", di Erik Brynjolfsson e colleghi. Il risultato principale: i lavoratori tra i 22 e i 25 anni nelle occupazioni più esposte all'AI hanno subito un calo occupazionale relativo di circa il 13%, mentre i lavoratori più anziani nelle stesse occupazioni sono rimasti stabili. Il calo si concentra esattamente dove l'AI automatizza il lavoro invece di potenziarlo. L'aggiornamento di inizio 2026 segnala che l'erosione prosegue al ritmo di diversi punti percentuali l'anno. Il canarino non sta benissimo.

Il meccanismo non ha nulla di misterioso, e chiunque programmi ogni giorno con questi strumenti può descriverlo dall'interno. Le attività che una volta riempivano i primi due anni di un junior (il ticket ben delimitato, l'endpoint CRUD, la suite di test, la prima bozza di qualunque cosa) sono esattamente quelle che oggi un modello di frontiera sbriga in pochi minuti per pochi centesimi. Nel saggio sugli agenti ho misurato una macchina che faceva l'audit di un analista junior per 0,04 dollari. La logica economica che ne discende è brutale e, azienda per azienda, localmente corretta: perché pagare a un junior un anno di stipendio per fare lentamente, e all'inizio male, quello che la macchina fa all'istante?

Localmente corretta. Globalmente folle. Perché il settore che ragiona così, senza accorgersene, ha frainteso che cosa sia un junior.

Un junior non è output a basso costo. Un junior è un senior all'anno zero.

Ecco il sillogismo in cui il mercato sta entrando a occhi aperti. Ogni ingegnere senior (ogni persona a cui affidi la revisione dell'architettura, il fiuto per l'astrazione sbagliata, la capacità di beccare le sciocchezze che la macchina dice con assoluta sicurezza) è stato prodotto da un unico processo: fare il junior, per anni, accanto a lavoro vero e a conseguenze vere, sotto lo sguardo di qualcuno più esperto. Non esiste un'altra fabbrica. Nessuno ha mai assunto un senior che un'altra azienda non avesse prima fatto crescere dal seme. L'intero strato senior di questo settore è il prodotto di un sistema di apprendistato che stiamo smontando proprio adesso, con precisione trimestrale, perché il lavoro da seme è stato automatizzato.

Il settore si sta mangiando le sementi e lo chiama margine.

DHH è stato la voce più forte nel rifiutare questa logica, e vale la pena citarlo con le sue parole, come promesso. Sul perché l'AI non cambia il bisogno: «Per quanto brava diventi l'AI, avremo sempre bisogno di persone che conoscano nel dettaglio quello che la macchina tira fuori. Forse non altrettante, forse non negli stessi ruoli, ma pensare che l'umanità non avrà bisogno di persone in grado di verificare il lavoro fatto dall'AI è pura utopia». Quella parola, verificare, dovrebbe suonare familiare a chi ha letto il saggio di sintesi: è l'indirizzo del giudizio, formulato da un uomo che manda avanti un'azienda di software in attivo, non una filosofia. L'output della macchina costa poco; la persona capace di dire se è giusto no; e quella persona da qualche parte deve pur venire.

E già nel 2018, rilanciando il titolo di un saggio che sottoscriveva senza riserve: «Se non assumi junior, non ti meriti i senior». La frase è di Isaac Lyman, l'amen è di DHH. Sembra uno slogan. In realtà è un'osservazione sulla catena di fornitura.

Assumere guardando la pendenza, non l'intercetta

Ciò che rende l'annuncio di 37signals qualcosa di più di un gesto è la filosofia di selezione che lo accompagna, esposta nel post gemello dal titolo splendido "Why we won't hire a junior with five years of experience":

«Forse suona un po' duro, ma un programmatore che lavora professionalmente da cinque anni con ogni probabilità ha già rivelato il proprio potenziale. La traiettoria lungo cui migliora è già tracciata.»

L'intero post è un'argomentazione a favore dell'assumere sulla pendenza anziché sull'intercetta. Un programmatore alle prime armi, sostiene, è sostanzialmente tutto potenziale: la sua retta la tracci a partire da pochi punti iniziali, e quella retta può essere ripidissima. Assumono, con una sua espressione, puntando al «picco di promessa». E pagano un junior più della media perché stanno «cercando un junior migliore della media. Non migliore nel “che cosa sa già”, ma nel “fin dove potrebbe arrivare”».

Guardiamo bene di che cosa si tratta: una scommessa sul fatto che l'asset sia la persona (la sua curiosità, il suo gusto messo alla prova dalle correzioni, la sua velocità nel diventare) e che l'inventario attuale di competenze sia quasi rumore. Quella scommessa è sempre stata il modo giusto di assumere junior. L'AI l'ha semplicemente resa l'unico modo, perché l'inventario di competenze che un junior si porta dietro («so scrivere un componente React») è esattamente la parte che la macchina ha reso commodity. Ciò che la macchina non può ridurre a commodity è la traiettoria: quella cosa che, diecimila errori corretti più tardi, si trasforma nel giudizio che tutti all'improvviso concordano essere scarso.

Che cosa diventa adesso l'apprendistato

Non credo che la risposta sia la nostalgia: assumere junior perché scrivano a mano il CRUD che la macchina scrive meglio, come in una rievocazione storica. I pioli più bassi della vecchia scala non ci sono più; fingere il contrario non produce né junior né senior, solo teatro. La domanda onesta è di che cosa siano fatti i nuovi pioli bassi, e credo che la forma sia già visibile a chiunque usi questi strumenti sul serio:

Il primo compito del junior non è più produrre la bozza. È interrogare la bozza. Dategli l'output della macchina e fategli trovare che cosa non va, perché di solito qualcosa non va, e trovarlo è una capacità allenabile. Ogni pull request scritta dal modello è ormai un esercizio di apprendistato gratuito: ecco un lavoro plausibile, decidi se è vero. È una palestra del giudizio migliore di quanto la vecchia coda di ticket sia mai stata, perché la vecchia coda insegnava a digitare con occasionale giudizio, mentre il lavoro nuovo è giudizio con occasionale digitazione. Nel saggio su OrbitSpec sostenevo che l'affidabilità comincia prima della risposta, con la domanda; un junior che passa due anni a osservare dove le risposte delle macchine falliscono acquisisce esattamente il riflesso che i termini di servizio (vedi chi paga quando l'AI sbaglia) attribuiscono all'essere umano: sei tu a dover verificare. La verifica adesso è una professione. Qualcuno va formato per farla.

Nella job description del senior adesso rientra anche mandare avanti il vivaio. Se il mercato non è disposto a finanziare junior che fanno lavoro automatizzabile, allora la difesa dei junior va costruita sull'unico terreno che regge: sono la capacità di verifica futura dell'azienda, assunta al prezzo del potenziale e sviluppata di proposito. Questo costa tempo vero ai senior. È sempre stato così; prima il costo stava nascosto dentro la code review, adesso va scelto deliberatamente, il che, se devo essere onesto, significa perlopiù scelto da fondatori e proprietari, perché nessun incentivo trimestrale lo sceglierà mai.

E la mossa che tocca al junior è vendere la pendenza. Se hai ventitré anni e stai leggendo: il mercato ti sta dicendo, nel modo più brutto possibile, che il tuo output da entry-level vale poco. Non ti sta dicendo che vali poco tu: ti sta dicendo di smettere di vendere output. Vendi prove di traiettoria: cose che hai costruito e poi corretto, giudizi che hai formulato e che sai difendere, output della macchina che hai colto in fallo e che puoi mostrare. Duemiladuecento persone si sono candidate a 37signals con CV, in gran parte, simili tra loro. Ad avere davvero una possibilità erano quelle capaci di dimostrare non che cosa sanno, ma quanto in fretta diventano.

L'indirizzo in fondo alla scala

Nella mappa a quattro indirizzi a cui continuo a tornare, questo è l'indirizzo delle persone in tuta da lavoro. Le macchine rendono economica la produzione; giudizio, rivalsa e attenzione si spostano sulle persone, ma le persone non si trovano, si formano. Ogni professione sopravvissuta a una rivoluzione tecnologica ce l'ha fatta ricostruendo il proprio apprendistato attorno ai nuovi strumenti: i chirurghi continuano a formarsi su procedure assistite dalle macchine, i piloti continuano ad accumulare ore in cabine di pilotaggio che in gran parte volano da sole, proprio perché tutti avevano capito che il giorno in cui la macchina si guasta non è il giorno per cominciare a far crescere il primo esperto.

Il software sta invece conducendo l'esperimento opposto: tieni i senior, salta i junior, lascia che la macchina faccia quello che sta in mezzo e dai per scontato che lo strato senior del 2036 in qualche modo esisterà lo stesso. Non esisterà. Lo si sta decidendo adesso, un blocco delle assunzioni alla volta, nelle posizioni entry-level che senza clamore hanno smesso di essere pubblicate. I canarini di Stanford non sono una curiosità del mercato del lavoro: sono una previsione su chi resterà a controllare il lavoro della macchina tra dieci anni, e la risposta attuale è: meno persone di quante ne serviranno, e tutte stanche.

Tutto ciò che una macchina sa produrre diventa economico. Ciò che nessuna macchina sa fare è dire se è giusto, e le persone che lo sanno dire non sono una risorsa naturale. Vengono fabbricate, lentamente e a caro prezzo, un junior assunto alla volta, da aziende disposte a pagare oggi per un giudizio che esisterà solo domani. Il piccolo annuncio di lavoro di DHH non era un'operazione di recruiting. Era un'azienda che scommetteva su da dove vengono davvero i senior, e 2.200 candidature sono state il rumore di un'intera generazione che si dichiarava d'accordo, in attesa che il resto del settore se ne ricordasse.